Cursos de PLN em Oporto

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a cientistas e pesquisadores ambientais de nível intermediário, analistas de dados e formuladores de políticas e defensores do meio ambiente que desejam usar LLMs para modelagem e análise ambiental.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos LLMs na ciência ambiental.
• Utilizar os LLMs para analisar e modelar dados ambientais.
• Interpretar os resultados do LLM para avaliações de impacto ambiental.
• Comunicar os resultados de forma eficaz para informar os esforços de política e conservação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermediário e profissionais de TI que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente responsivos e inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e a arquitetura de Large Language Models (LLMs).
• Projetar e integrar LLMs em sistemas de suporte ao cliente.
• Melhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizador dos chatbots.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as normas do sector.
• Implantar e manter um chatbot baseado em LLM para aplicações no mundo real.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Oporto (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e cientistas de dados que desejam aprender como usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs (Large Language Models).
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos linguísticos para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
• Deploy e avaliar modelos ajustados finamente em aplicações do mundo real de forma eficiente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível intermediário e escritores técnicos que desejam aproveitar os LLMs para otimizar seu fluxo de trabalho de codificação e criar documentação detalhada e abrangente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na automatização da geração de código e documentação de software.
• Utilizar os LLMs para criar trechos de código e documentação precisos e eficientes.
• Integrar LLMs em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software para aumentar a produtividade.
• Manter padrões de documentação de alta qualidade usando ferramentas automatizadas.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas para a utilização de IA no desenvolvimento de software.

O Mistral AI é uma plataforma de IA aberta e pronta para empresas que oferece recursos para implantação segura, conformidade e responsabilidade em IA.

Este treinamento presencial conduzido por instrutor (online ou no local) está voltado para líderes de conformidade de nível intermediário, arquitetos de segurança e partes interessadas legais/operacionais que desejam implementar práticas responsáveis de IA com o Mistral, aproveitando privacidade, residência de dados e mecanismos de controle empresarial.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar técnicas que preservam a privacidade nas implantações do Mistral.
• Aplique estratégias de residência de dados para atender aos requisitos regulatórios.
• Configurar controles empresariais de nível corporativo, como RBAC, SSO e logs de auditoria.
• Avaliar opções de fornecedores e implantação para alinhamento com a conformidade.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Estudos de caso e exercícios focados em conformidade.
• Implementação prática de controles de IA empresarial.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Oporto (online ou presencial), é direcionada a planejadores urbanos intermediários, administradores municipais e desenvolvedores de soluções para cidades inteligentes que desejam implementar Pequenos Modelos Linguísticos (SLMs) em projetos de cidades inteligentes para melhorar o estilo de vida urbano.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos SLMs nas cidades inteligentes.
• Integrar SLMs com conjuntos de dados urbanos para uma tomada de decisões aprimorada.
• Desenvolver estratégias para implantar SLMs em sistemas de gestão urbana.
• Avaliar o impacto dos SLMs no planejamento urbano e nas soluções de cidades inteligentes.

O SDK CANN (Arquitetura de Computação para Neural Networks) fornece poderosas ferramentas de implantação e otimização para aplicações em tempo real de IA na visão computacional e NLP, especialmente no hardware Huawei Ascend.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) ministrada por instrutor é direcionada a profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o SDK CANN para casos de uso em produção.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implantar e otimizar modelos CV e NLP utilizando CANN e AscendCL.
• Usar as ferramentas do SDK CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
• Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimentos.
• Construir pipelines CV/NLP em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseados na nuvem.

Formato do Curso

• Aula interativa e demonstração.
• Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
• Design ao vivo de pipelines usando casos reais de CV e NLP.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
• Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.

Os modelos Devstral e Mistral são tecnologias de IA de código aberto projetadas para implantação flexível, ajuste fino e integração escalável.

Este treinamento presencial conduzido por um instrutor (online ou no local) é destinado a engenheiros de ML de nível intermediário a avançado, equipes de plataforma e engenheiros de pesquisa que desejam hospedar, ajustar finamente e governar os modelos Mistral e Devstral em ambientes de produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar ambientes auto-hospedados para os modelos Mistral e Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para desempenho específico do domínio.
• Implementar versionamento, monitoramento e governança do ciclo de vida.
• Garantir a segurança, conformidade e uso responsável de modelos de código aberto.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos em auto-hospedagem e ajuste fino.
• Implementação de pipelines de governança e monitoramento em laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação presencial ou online (online ou no local) é destinada a profissionais de TI intermediários que desejam implantar pequenos modelos linguísticos diretamente em dispositivos com capacidades de processamento limitadas, abrindo possibilidades para aplicações inovadoras em diversos setores.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e soluções para a implementação de IA em hardware compacto.
• Otimizar e compactar modelos de IA para uma implantação eficiente nos dispositivos.
• Utilizar frameworks e ferramentas modernos de IA para a implementação de modelos no dispositivo.
• Projetar e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
• Avaliar e garantir a segurança e privacidade dos sistemas de IA nos dispositivos.

Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a profissionais avançados que desejam aperfeiçoar e personalizar modelos de IA em Ollama para melhor desempenho e aplicações específicas ao domínio.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente eficiente para o aperfeiçoamento de modelos de IA em Ollama.
• Preparar conjuntos de dados para fine-tuning supervisionado e aprendizagem por reforço.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
• Deployar modelos personalizados em ambientes de produção.
• Avaliar melhorias no modelo e garantir robustez.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Oporto é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA eficientes energeticamente com modelos de linguagem pequenos, potentes e amigáveis ​​ao meio ambiente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no ambiente.
• Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso energético dos modelos de IA.
• Utilizar hardware e estruturas de software eficientes energeticamente para a implantação de IA.
• Implementar melhores práticas para o desenvolvimento sustentável de IA.
• Defender e contribuir para práticas sustentáveis na indústria da IA.

LLMs para Compreensão, Refatoração e Documentation é um curso técnico focado na aplicação de grandes modelos linguísticos (LLMs) para melhorar a qualidade do código, reduzir dívida técnica e automatizar tarefas de documentação em equipes de software.

Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, destina-se a profissionais de software intermediários a avançados que desejam usar LLMs, como GPT, para analisar, refatorar e documentar bases de código complexas ou legadas com maior eficácia.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar LLMs para explicar código, dependências e lógica em repositórios desconhecidos.
• Identificar e refatorar anti-padrões e melhorar a legibilidade do código.
• Gerar automaticamente e manter comentários inline, arquivos README e documentação de API.
• Incorporar insights baseados em LLMs nos fluxos de trabalho existentes de CI/CD e revisão.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussões.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prático em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, desenvolvedores de IA e entusiastas de IA que desejam usar LLMs para executar várias tarefas de PNL e criar conteúdo novo e diversificado para diferentes fins.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Estabelecer um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
• Executar habilmente tarefas de NLU e NLI com LLMs.
• Extrair, inferir e utilizar gráficos de conhecimento de forma eficaz.
• Gerar e gerir diálogos utilizando LLMs para aplicações de conversação.
• Avaliar a qualidade e a diversidade dos conteúdos gerados pelos LLM e pela IA generativa.
• Aplicar princípios éticos, garantindo a equidade e a utilização responsável de LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
• Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
• Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
• Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.

A reconhecimento e transcrição de fala usando IA envolve a conversão da linguagem falada em texto escrito através de modelos de aprendizado de máquina e sistemas de processamento de linguagem natural.

Esta formação presencial conduzida por instrutor (online ou no local) é direcionada a profissionais intermediários que desejam implementar, avaliar e otimizar soluções de fala para texto impulsionadas por IA para casos de uso reais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como são treinados e implementados modelos modernos de reconhecimento de fala.
• Avaliar APIs open-source e comerciais para transcrição de fala para texto.
• Lidar com desafios de transcrição multilíngue e específicos de domínio.
• Construir fluxos de trabalho simples de transcrição para diferentes fontes de áudio.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PNL por meio do ajuste fino eficaz de modelos de linguagem pré-treinados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PNL.
• Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PNL.
• Otimizar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
• Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de PNL e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos GPT, explorar os recursos do GPT-3 e GPT-4 e aprender como aproveitar esses modelos para suas tarefas de PNL.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e princípios por trás dos Transformadores Gerativos Pré-treinados.
• Compreender a arquitetura e o processo de treinamento dos modelos GPT.
• Utilizar o GPT-3 para tarefas como geração de texto, conclusão e tradução.
• Explorar os últimos avanços do GPT-4 e suas possíveis aplicações.
• Aplicar os modelos GPT aos seus próprios projectos e tarefas de PNL.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam aprender o básico do NLG e seu papel na IA e na geração de conteúdo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da Geração de Linguagem Natural.
• Explore as aplicações do NLG em vários setores.
• Aprenda técnicas básicas para gerar texto semelhante ao humano usando AI.
• Trabalhe com bibliotecas e modelos Python para gerar texto.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível iniciante a intermediário que desejam implementar e alavancar modelos de linguagem pequena em vários aplicativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos modelos de linguagem pequena.
• Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimentos.
• Otimizar e ajustar os SLMs para casos de uso específicos.
• Implantar SLMs em ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e interpretar o desempenho dos SLMs em cenários do mundo real.

Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90 por cento de todos os dados, muitos dos quais sob a forma de texto. Publicações em blogues, tweets, redes sociais e outras publicações digitais contribuem continuamente para este conjunto crescente de dados.

Este curso ao vivo, ministrado por um instrutor, centra-se na extração de informações e significado destes dados. Utilizando as bibliotecas R Language e Natural Language Processing (NLP), combinamos conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmicamente o significado por trás dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.

No final desta formação, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos correctos para analisar e comunicar o seu significado.

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão

Este curso foi criado para gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.

A IA é um conjunto de tecnologias para a criação de sistemas inteligentes capazes de compreender os dados e as actividades que os rodeiam para tomar "decisões inteligentes". Para os fornecedores Telecom, a criação de aplicações e serviços que utilizem a IA pode abrir a porta a melhores operações e serviços em áreas como a manutenção e a otimização da rede.

Neste curso, examinamos as várias tecnologias que compõem a IA e os conjuntos de competências necessários para as utilizar. Ao longo do curso, examinamos as aplicações específicas da IA no sector Telecom.

Público

• Engenheiros de rede
• Pessoal de operações de rede
• Gerentes técnicos Telecom

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios práticos

Este curso é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam entender e implementar inteligência artificial em seus aplicativos. O foco especial está na análise de dados, inteligência artificial distribuída e processamento de linguagem natural.

ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de chat. ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, fornecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações de seus usuários.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar chatbots em Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os fundamentos da construção de chatbots
• Construir, testar, implantar e solucionar problemas de vários chatbots usando Python

Público

• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

Nota

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas. 

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
• Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
• Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.

Esta sessão de treinamento presencial explorará técnicas de NLP em conjunto com a aplicação de IA e Robótica nos negócios. Os participantes realizarão exemplos práticos no computador e exercícios de resolução de estudos de caso usando Python

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar grandes volumes de texto para encontrar padrões e obter insights.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o spaCy.
• Compreender a abordagem do spaCy para Natural Language Processing (NLP).
• Extrair padrões e obter insights de negócios a partir de fontes de dados em larga escala.
• Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e sistemas legados existentes.
• Implementar o spaCy em ambientes de produção para prever o comportamento humano.
• Utilizar o spaCy para pré-processar texto para Deep Learning.

Formato do Curso

• Aulas e discussões interativas.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.
• Para saber mais sobre o spaCy, visite: https://spacy.io/

Em Python Machine Learning, o recurso de Sumarização de Texto é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto. Essa capacidade está disponível a partir da linha de comando ou como uma API/Biblioteca Python. Uma aplicação interessante é a criação rápida de resumos executivos; isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes volumes de dados textuais antes de gerar relatórios e apresentações.

Neste treinamento liderado por um instrutor, ao vivo, os participantes aprenderão a usar Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar a ferramenta de linha de comando que resume textos.
• Projetar e criar código de Sumarização de Texto usando as bibliotecas Python.
• Avaliar três bibliotecas de sumarização Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Público

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.

SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow.

Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)

Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.

Auditoria

Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.

Após a conclusão deste curso, os delegados serão:

• compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
• Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
• Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging